zbw328的博客

从逻辑回归模型，我们得到了支持向量机模型，在两者之间，我们应该如何选择呢？ 1、如果相较于 m 而言，n 要大许多，即训练集数据量不够支持我们训练一个复杂的非线性模型，我们选用逻辑回归模型或者不带核函数的支持向量机。2、如果 n 较小，而且 m 大小中等，例如 n 在 1-1000 之间，而 m 在 10-10000 之间，使用带高斯核函数的支持向量机。3、如果 n 较小，而 m 较大，例如 n ...

    机器学习中会有连续特征和离散特征，拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归，w1*x1+w2*x2，因为x1的取值太大了，所以x2基本起不了作用。所以，必须进行特征的归一化，每个特征都单独进行归一化。  对于连续性特征： Rescale bounded continu...